Kmeans Algorithm

最新推荐文章于 2025-04-02 16:38:42 发布
最新推荐文章于 2025-04-02 16:38:42 发布
阅读量426 收藏 1
点赞数
分类专栏： 论文写作 
[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,’dist’,’sqEuclidean’,’rep’,4)

等号右边：

Kmeans：K-均值聚类

data是你自己的输入数据

3 是你要聚成3类

dist sqEuclidean 这2个参数，表示距离函数为欧式距离。

’rep’,4 聚类重复次数4次。因为要反复算直到选出最好的结果，至多反复算4次

等号左边：

Idx 是你聚类的标号

C 是聚类之后质心的位置

sumD是所有点到质心的距离之和

D是每个点与所有质心的距离

比如下面这幅图中，输入数据data就是所有的小点，K-均值聚类输出的结果就是所有的数据被聚为了3类，聚类的标号就是红绿蓝三种颜色，每一类有一个自己的质心（大的点）。
在这里插入图片描述

具体见博客的网址：
https://www.cnblogs.com/hujj/archive/2012/04/11/2442351.html

Dynamic Multi-population particle swarm optimization algorithm based on Kmeans algorithm
`or 1 or 不正经の泡泡
06-06 341
The first thing which i want to say is that i don’t like use englist in my blog,but for my English cet 4 and my Academic career i need do it.Today this paper just for put forward my idea and i haven’t argued it yet.at the begin of this paper you need to re
[算法理解]k-means algorithm
ZY_miao的博客
11-13 804
文章目录前言一、k-means算法介绍二、算法流程（引自西瓜书）三、算法实现（python）总结 前言 算法名：k-means algorithm 本文作者：XMU_MIAO 日期：2020/11/12 一、k-means算法介绍   k-means算法是一种无监督聚类算法，其应用广泛。首先根据要划分的类数kkk随机选择kkk个样本作为均值向量（每个均值向量代表了一个类别），而后计算每一个样本点与这些均值向量的距离，并根据最近的均值向量将样本点进行归类，再将均值向量更新并循环上述步骤，直到均值向量不再更
K-Means Algorithm（K-均值算法）
冯小妞成长记
04-22 3740
K-Means algorithms(K-均值)K-means算是一个很简单的聚类算法，而聚类与决策树、SVM等不同，是一种无监督的学习。
K-Means Algorithm
weixin_33744141的博客
01-07 209
K-Means算法是一种比较有意思的数据簇算法，原始的意义是将n个物体分为k个区域，并且k<n。当我看到这个算法第一个想法就是是不是和Voronoi图相关，事实上的确是的，两个簇边界上的点大体构成Voronoi图的剖分线段。这个算法广泛应用于分子生物学，以及CG —— 康奈尔的那帮家伙用这个算法加速间接照明部分的计算，很是强大。...
K-means算法
最新发布
Henry的博客
04-02 1667
通俗版 K-means 解释想象一下，你是一个教练，现在有一群人需要分成K 个队伍。你的任务就是合理分组，让每个队伍内部的人尽可能相似（比如身高相近、兴趣相似等）。具体步骤是这样的：随机选队长：你随便指定K 个人作为初始的“队长”（也就是聚类中心第一次站队：每个人观察自己和哪个队长最接近（比如距离最近），然后站到对应的队伍里。队长重新调整位置：每个队伍的队长不能一直原地不动，于是你让他们移动到当前队伍成员的平均位置（也就是新的中心点）。重新站队：大家再次看看自己离哪个新队长最近，调整队伍。重复调整。
数据挖掘十大经典算法(2) The k-means algorithm
热门推荐
莫等闲
04-30 3万+
k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k <n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。　　假设有k个群组Si, i=1,2,...,k。μi是群组Si内所有元素xj的重心，或叫中心点。　　k平均聚类发明于1956
k-means algorithm
prison break rabbit
03-03 566
来自：http://zipperary.com/2013/06/10/k-means-algorithm/ k-means algorithm 最近在学习『机器学习』这门课，使用的斯坦福大学Andrew Ng在Coursera的在线课程。机器学习主要包括有监督学习和无监督学习。我的学习进度到了后者。今天学习的是无监督学习中最常见、最普遍、最基础的一类问题——clustering
kmeans algorithm
12-16
模式识别领域非常有用的聚类算法，希望能帮到给位同学！
optimization-of-kmeans-algorithm-master.zip
08-03
本文将围绕"optimization-of-kmeans-algorithm-master.zip"这一资源，探讨K均值算法的优化策略，并结合Python实现进行深入讲解。 一、K均值算法基础 K均值算法的基本思想是通过迭代过程将数据集分成K个互不重叠的...
KNN_Kmeans_RBF Algorithm_RBFmatlab_smoothhoh_Kmeans_KNN分类_
10-01
综合以上，"KNN_Kmeans_RBF Algorithm_RBFmatlab_smoothhoh_Kmeans_KNN分类_"这个标题描述了一个结合了多种机器学习方法的研究或作业项目。在MATLAB环境下，通过`kmeans`实现K-means聚类，使用`fitcknn`构建KNN分类...
K均值算法（K-means Algorithm）
Ennis_Tongji的博客
02-15 281
K-means is considered an unsupervised learning method because the algorithm is not told what the correct clusters are; it must infer the clusters from the data alone. The k-means algorithm begins by choosing k centroids at random. Then, it alternates betwe
机器学习（Machine learning）9——K-means algorithm（k-means聚类算法）
qq_41116319的博客
06-09 422
机器学习（Machine learning）——K-means algorithm（k-means聚类算法）
Clustering - K-means algorithm
王彩旗的技术博客
10-20 810
In the clustering problem, we are given an unlabeled data set and we would like to have an algorithm automatically group the data into coherent subsets or into coherent clusters for us. The K-means algorithm is by the the most popular, by far the most wide
K-means Algorithm 聚类算法
GarfieldEr007的专栏
05-22 1万+
在监督学习中，有标签信息协助机器学习同类样本之间存在的共性，在预测时只需判定给定样本与哪个类别的训练样本最相似即可。在非监督学习中，不再有标签信息的指导，遇到一维或二维数据的划分问题，人用肉眼就很容易完成，可机器就傻眼了，图(1)描述得很形象。 但处理高维度的数据，人脑也无能为力了，最终还是得设计算法让机器来完成。如何将所有样本分成若干个类簇(cluster)，并且每个类簇中的样本具
K-均值算法 (K-Means Algorithm)
wf4csdn的博客
08-09 281
又名K-均值聚类算法 (K-Means Clustering Algorithm)，非监督式学习常用的聚类算法。1. 实现给定： - 训练样本{x(1),x(2),...,x(m)}, x(i)∈Rn\{x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)}\},\ x^{(i)}\in\mathbb R^n - 分类数目KK随机初始化KK个聚类中心 (Culster Centroids) μ1
K-means algorithm原理及使用
Xyc19930930的博客
09-03 4365
K-means clustering algorithm，K-means聚类算法，它是无监督聚类的一种，可以用距离度量来将样本集分成K个类。 1. 关于K-means algorithm     假如有如下的样本分布情况（左图），那么对这些样本进行聚类，我们人为做会怎么做（右图）。     那么如果，样本的分布情况是这样的：          人为怎么来进行聚类呢，或者出现样本中
K-means Algorithm
weixin_30488085的博客
11-15 126
在监督学习中，有标签信息协助机器学习同类样本之间存在的共性，在预测时只需判定给定样本与哪个类别的训练样本最相似即可。在非监督学习中，不再有标签信息的指导，遇到一维或二维数据的划分问题，人用肉眼就很容易完成，可机器就傻眼了，图(1)描述得很形象。 但处理高维度的数据，人脑也无能为力了，最终还是得设计算法让机器来完成。如何将所有样本分成若干个类簇(cluster)，并且每个类簇中的样本具有更高的...
机器学习笔记 ---- K-Means Algorithm
J. Cole
09-02 265
1. K-Means Algorithm Randomly choose xxx points as centroids, i-th is μiμi\mu_i Divide all points into xxx groups by determining the minimum distance they have from all xxx centroids Change the cent...
import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么
06-01
这段代码主要是使用Scikit-learn库中的KMeans和MiniBatchKMeans算法对生成的样本数据进行聚类，并通过可视化方式展示聚类结果。 具体每一句代码的作用如下： 1. 导入所需的库和模块 ``` import time import numpy...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值